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谭龙

作品数:6 被引量:111H指数:4
供职机构:兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室更多>>
发文基金:甘肃省科技重大专项计划国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:天文地球经济管理自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇天文地球
  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 4篇滑坡
  • 2篇信息提取
  • 2篇遥感
  • 2篇龙江流域
  • 2篇面向对象
  • 2篇高分辨率遥感
  • 2篇白龙江流域
  • 1篇地震
  • 1篇地震地质
  • 1篇地震地质灾害
  • 1篇地质
  • 1篇地质灾害
  • 1篇灾害
  • 1篇灾害分布
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量机模...
  • 1篇制图
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络

机构

  • 4篇兰州大学
  • 2篇教育部

作者

  • 6篇谭龙
  • 5篇孟兴民
  • 4篇陈冠
  • 2篇郭鹏
  • 2篇乔良
  • 1篇曾润强
  • 1篇王冬梅
  • 1篇王思源
  • 1篇郭建军
  • 1篇张毅
  • 1篇熊木齐

传媒

  • 2篇工程地质学报
  • 2篇兰州大学学报...
  • 1篇贵州农业科学

年份

  • 4篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取应用研究
利用遥感技术进行滑坡灾害识别已有几十年的历史,但是在具体应用过程中仍存在着滑坡灾害信息识别不准确的难题;近年来,随着卫星技术的发展,所获得的遥感影像分辨率也越来越高,原有面向像元的遥感影像分析方法已经不能满足研究的需求。...
谭龙
关键词:滑坡面向对象
文献传递
逻辑回归与支持向量机模型在滑坡敏感性评价中的应用被引量:28
2014年
白龙江流域是我国滑坡泥石流灾害四大高发区之一,进行该区域滑坡敏感性评价,能够为决策者在灾害管理和设施建设规划方面提供帮助,对区域防灾减灾具有重要指导意义。本研究采用边坡单元为基本研究单元,在野外调查及前人研究基础上,选择控制该区域滑坡发育的19个要素作为影响因子;经过主成分分析和独立性检验得到该区域对滑坡形成贡献最大的6个因子:高程、坡度、坡向、岩性、断裂距离和人口密度;分别使用二元逻辑回归模型(LR)和支持向量机模型(SVM)对该区域进行滑坡敏感性评价;最后,采用ROC曲线对模型精度进行验证。研究结果表明,两模型各能将38.76%、14.48%、9.40%、11.28%、26.07%和13.49%、21.61%、8.17%、26.70%、30.04%的边坡单元分别预测为极高危险区、高危险区、中度危险区、低危险区和极低危险区;精度验证结果表明两种模型均能有效地进行该区域滑坡敏感性评价,并且支持向量机模型具有更好的分类能力、预测精度和稳定性。
谭龙陈冠王思源孟兴民
关键词:白龙江流域逻辑回归支持向量机滑坡
武都区退耕还林前后土地利用的动态变化被引量:1
2012年
为给陇南市武都区土地资源的可持续利用提供科学依据,以1995年和2011年的landsat TM影像为基础,借助遥感和GIS技术,运用土地动态度模型和Spss相关分析方法,对武都区1995—2011年的土地利用变化情况进行分析。结果表明:武都区的土地利用变化以林地、居民及建筑用地的增加和耕地、草地、水域、未利用土地的不断减少为主要特征;近16a来,该区土地利用以耕地、林地、草地为主,占土地总面积的95%以上;综合土地利用动态度达到0.84%;土地利用的主要转移方向是林地,占总变化面积的38.76%;人口因素是影响武都区土地利用变化的最主要因素。
王冬梅孟兴民郭鹏郭建军谭龙
关键词:土地利用
基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取被引量:30
2014年
运用面向对象分类法中的基于监督分类和基于规则的滑坡识别方法,选择合适的特征属性,利用Aster和Geoeye的融合影像对构林坪流域进行滑坡信息提取,并对分类结果进行精度评价和比较.结果表明:基于监督分类的滑坡信息提取总体精度为66.58%,Kappa系数为0.65,具有较高的分类精度;基于规则的滑坡信息提取方法也取得了84.7%的识别结果,但是区域特殊地形地貌和引发滑坡因子的复杂性导致了72.6%的分歧因子.总体上基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取在白龙江流域具有良好的适用性.
张毅谭龙陈冠郭鹏乔良孟兴民
关键词:面向对象遥感
人工神经网络在滑坡敏感性评价中的应用被引量:36
2014年
以边坡为基本研究单元,经过主成分分析和独立性检验得到白龙江流域对滑坡形成贡献最大的6个因子:人口密度、坡度、坡向、断裂距离、岩性和高程.使用人工神经网络对白龙江流域进行滑坡敏感性评价,采用ROC曲线对模型精度进行验证.研究结果表明,人工神经网络能有效地对该区域进行滑坡敏感性评价,且能将研究区划分成5个区:极低危险区、低危险区、中等危险区、高危险区、极高危险区,各区面积占研究区面积的比例分别为9.53%,41.46%,12.12%,25.33%,11.58%.
谭龙陈冠曾润强熊木齐孟兴民
关键词:人工神经网络滑坡白龙江流域
“7·22”岷县漳县地震地质灾害分布、特征及与影响因子间关系分析被引量:22
2013年
2013年7月22日在甘肃省定西市岷县、漳县交界处发生了M S6.6级地震。此次地震造成了大量房屋、基础设施破坏以及人员伤亡,并诱发了一系列的滑坡、崩塌、不稳定斜坡等地质灾害隐患。通过现场调查和分析,对此次地震地质灾害隐患类型、分布与主要特点进行概括。利用边坡地质灾害数量和面积发育率两个统计指标,对受灾最为严重的岷县灾区的地震地质灾害分布与地形、地质、地震因子变量间关系进行分析,结果表明:(1)地震地质灾害隐患在高程为2200~2800m范围内集中分布,在0°~15°缓坡内分布最多,坡向为S、SW和W的斜坡在地震作用下易诱发地质灾害,坡位为中坡的边坡内分布地质灾害数量最多;(2)软弱岩层在地震作用下易发生地质灾害,区内泥盆系和二叠系板岩、灰岩岩组内分布近50%的地质灾害,面积发育率最大的则为新近系中厚层软弱泥岩、砂岩岩组。地质灾害主要沿发震断裂通过或距离较近的地方成片集中分布,地质灾害主要分布在距离发震断裂20km以内的范围内;(3)震中距和PGA与地质灾害数量对应关系不明显,但是面积发育率整体趋势是随着震中距增加而减小,随着PGA增大而增加;地质灾害易发程度随烈度增大而增强;(4)越靠近公路和河流,地质灾害越易发生,集中分布区间分别为距公路0~800m和距河流0~600m。
陈冠孟兴民乔良谭龙郭富赟张永军
关键词:地震地质灾害
共1页<1>
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